Offensive Graphs utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje automático para integrar diversas fuentes de datos de red, como reglas de firewall, configuraciones de Active Directory, activos en la nube y resultados de escáneres de vulnerabilidades. Construye automáticamente gráficos de ataque completos que muestran los caminos más efectivos para movimientos laterales y escalada de privilegios que un adversario podría explotar. Los usuarios pueden explorar estos gráficos de manera interactiva en una interfaz web sencilla, aplicar filtros por nivel de riesgo o criticidad del activo y profundizar en factores de riesgo detallados. La plataforma también prioriza tareas de remediación basadas en puntuaciones de amenazas agregadas y genera informes personalizables para cumplir con estándares y responder incidentes. Automatizando el modelado complejo de amenazas, Offensive Graphs reduce significativamente el esfuerzo manual y mejora la precisión y cobertura en evaluaciones de seguridad.

RAG para Ciberseguridad combina el poder de los modelos de lenguaje grandes con recuperación basada en vectores para transformar el acceso y análisis de información de ciberseguridad. Los usuarios comienzan cargando documentos como matrices MITRE ATT&CK, entradas CVE y avisos de seguridad. Luego, el marco genera incrustaciones para cada documento y las almacena en una base de datos vectorial. Cuando se realiza una consulta, RAG recupera los fragmentos más relevantes, los pasa al LLM y devuelve respuestas precisas y ricas en contexto. Este enfoque garantiza que las respuestas se basen en fuentes autorizadas, reduce las alucinaciones y mejora la precisión. Con pipelines de datos personalizables y soporte para múltiples proveedores de incrustaciones y LLM, los equipos pueden adaptar el sistema a sus necesidades únicas de inteligencia de amenazas.